AI游戏NPC长期记忆定制：人设一致性与对话回滚

在开放世界类原型中，NPC 需要跨多轮对话记住玩家身份、承诺与已发生事件。测试发现，单靠拉长上下文窗口，角色口吻与剧情设定会随轮次漂移，沉浸感明显下降。
本期实验采用分层记忆：短期对话窗口保留语气与上下文，结构化事件卡记录人物关系、地点与承诺，按检索命中注入提示；输出前再加一道设定校验，比对「不可违背清单」（阵营、已死亡角色、物品归属），命中冲突即回滚重采样。
进展：200 段模拟对话中，人设冲突率由 12.7% 降至 3.4%，单轮首字延迟增加约 180ms，仍在可接受区间。
下一步：将记忆写入行为树与态度值，让对话内容影响任务授予与后续交互，并验证跨场景长周期（游戏内 30 天）的一致性衰减。